L`analyse multivariée et la présentation des - MDT8601

© Benoit Duguay, 2014
Plan la séance 11
L’analyse multivariée
Les tableaux croisés
L’hypothèse
Le test du khi carré
Démonstration du logiciel SPSS (tableaux croisés)
Autres types d’analyses multivariées
Comparaison de moyennes
Analyses de variance
Analyses de corrélation
Analyses de régression
Atelier :
Réaliser des analyses croisées avec vos données
Rencontre de chacune des équipes avec le professeur

© Benoit Duguay, 2014
Les tableaux croisés
Analyse des données en
fonction de deux variables
(parfois plus)
Variable indépendante VS
variable dépendante
Analyse du pourcentage
des réponses selon la
variable indépendante
Comparaison des
différences entre deux
catégories de la variable
indépendante

© Benoit Duguay, 2014
Tableau croisé de la variable
« Consommation » selon le sexe
Consommation * Sexe Crosstabulation
17
13
30
17,7%
17,1%
17,4%
64
46
110
66,7%
60,5%
64,0%
15
17
32
15,6%
22,4%
18,6%
96
76
172
100,0%
100,0%
100,0%
Count
% within Sexe
Count
% within Sexe
Count
% within Sexe
Count
% within Sexe
Plus
Comparable
Moins
Consommation
Total
Féminin
Masculin
Sexe
Total
Les différences ne sont ni fortes, ni
significatives (47,7%, p = 0,523)
Existe-t-il des différences entre les hommes et les femmes
dans le niveau de consommation?

© Benoit Duguay, 2014
L’hypothèse
Proposition, souvent intuitive , qui permet d’expliquer un
phénomène, (p. ex. : Les hommes consomment plus que les
femmes)
Afin de rejeter ou non une hypothèse, on doit démontrer
l’existence de différences significatives entre deux
catégories d’une variable (p. ex. féminin ou masculin pour
le sexe) par rapport à une autre variable (p. e. le niveau de
consommation).
Formulation
H0: %F = %M (hypothèse nulle : il n’existe pas de différence
entre les femmes et les hommes [quant au niveau de
consommation])
H1: %F ≠ %M (hypothèse alternative il existe une différence
entre les femmes et les hommes [quant au niveau de
consommation])
Dans cet exemple (diapo précédente), on ne rejette PAS
l’hypothèse nulle

© Benoit Duguay, 2014
Test d’hypothèse : le test du khi
carré (ou Khi deux –X2)
Un test statistique parmi les plus
utiles
Utilisable avec tout type de
données :
PCQ tous les types de données
peuvent être transformées en
données nominales
Détection de différence
significatives entre les
fréquences observées dans
l’étude et les fréquences
théoriques attendues
Seuil de signification :
probabilité permettant de rejeter
ou non l’hypothèse nulle H0
usuel ≥ 95% ( p ≤0,05)
Tiré et adapté de: McGown, K.L., Marketing Research: Text and Cases, Winthrop Publishers, 1979, p. 236